Dyb Læring mod Forstærket Læring

Dyb Læring og Forstærket Læring er to af de mest populære undergrupper af kunstig intelligens. Den kunstige intelligensmarked var omkring 120 milliarder dollar i 2022 og er øgende med en imponerende årlig vækstrate på over 38%. Da kunstig intelligens udviklede sig, er disse to tilgange (Forstærket Læring og Dyb Læring) blevet brugt til at løse mange problemer, herunder billedgenkendelse, maskinoversættelse og beslutningstagning for komplekse systemer. Vi vil udforske, hvordan de fungerer, samt deres anvendelser, begrænsninger og forskelle på en letforståelig måde.

Hvad er Dyb Læring (DL)?

Dyb Læring er en undergruppe af maskinlæring, hvor vi bruger neurale netværk til at genkende mønstre i de givne data for at lave predictive modeller på ikke-set data. Data kan være tabelform, tekst, billeder eller tale.

Dyb Læring opstod i 1950’erne, da Frank Rosenblatt skrev en forskningsartikel om Perceptron i 1958. Perceptron var den første neurale netværksarkitektur, der kunne trænes til at udføre lineære overvågede læringopgaver. Over tid har forskning i feltet, tilgængeligheden af store mængder data og omfattende beregningsressourcer yderligere udviklet dyb læringfeltet.

Hvordan fungerer Dyb Læring?

Neurale netværk er byggestenene i dyb læring. Det neurale netværk er inspireret af hjernen; det indeholder noder (neuroner), der transmitterer information. Et neuralt netværk har tre lag:

• Inddatalag
• Skjult lag
• Uddatalag.

Inddatalaget modtager data fra brugeren og sender det til skjult lag. Skjult lag udfører en ikke-lineær transformation af data, og uddatalaget viser resultaterne. Fejlen mellem forudsigelsen på uddatalaget og den faktiske værdi beregnes ved hjælp af en tabsfunktion. Processen fortsætter iterativt, indtil taben er minimiseret.

Neuralt netværk

Typer af Dyb Læring Arkitekturer

Der er forskellige typer af neurale netværksarkitekturer, såsom:

• Kunstige neurale netværk (ANN)
• Konvolutionsneurale netværk (CNN)
• Rekurrente neurale netværk (RNN)
• Generative adversarial netværk (GAN) osv.

Brugen af en neuralt netværksarkitektur afhænger af den type problem, der er under overvejelse.

Anvendelser af Dyb Læring

Dyb Læring finder sine anvendelser i mange industrier.

• I sundhedssektoren kan computerbaserede metoder, der anvender konvolutionsneurale netværk, bruges til at analysere medicinske billeder, f.eks. CT- og MR-scans.
• I finanssektoren kan det forudsige aktiekurser og opdage svindel.
• Dyb Læring metoder i Naturlig Sprogbehandling bruges til maskinoversættelse, sentimentanalyse osv.

Begrænsninger af Dyb Læring

Selvom dyb læring har opnået state-of-the-art resultater i mange industrier, har det sine begrænsninger, som følger:

• Kæmpe mængder data: Dyb Læring kræver en enorm mængde mærket data til træning. Mangel på mærket data giver underpar resultater.
• Tidskrævende: Det kan tage timer og undertiden dage at træne på datasettet. Dyb Læring indebærer en masse eksperimenter for at nå det krævede benchmark eller opnå konkrete resultater, og mangel på hurtig iteration kan langsommere processen.
• Beregningsressourcer: Dyb Læring kræver beregningsressourcer som f.eks. GPU’er og TPU’er til træning. Dyb Læring modeller optager megen plads efter træning, hvilket kan være et problem under installation.

Hvad er Forstærket Læring (RL)?

Forstærket Læring, på den anden side, er en undergruppe af kunstig intelligens, hvor en agent udfører en handling på sin omgivelse. “Læring” sker ved at belønne agenten, når den udfører det ønskede adfærd, og straffe den ellers. Med erfaring lærer agenten den optimale politik til at maksimere belønningen.

Historisk set fik Forstærket Læring opmærksomhed i 1950’erne og 1960’erne, da beslutningstagingsalgoritmer blev udviklet til komplekse systemer. Derfor har forskning i feltet ført til nye algoritmer som Q-Learning, SARSA og actor-critic, som yderligere har gjort området mere praktisk.

Anvendelser af Forstærket Læring

Forstærket Læring har bemærkelsesværdige anvendelser i alle større industrier.

• Robotik er en af de mest fejrede anvendelser i Forstærket Læring. Ved hjælp af Forstærket Læring metoder kan vi lade robotter lære af omgivelsen og udføre det krævede arbejde.
• Forstærket Læring bruges til at udvikle motorer til spil som Skak og Go. AlphaGo (Go-motor) og AlphaZero (Skak-motor) er udviklet ved hjælp af Forstærket Læring.
• I finans kan Forstærket Læring hjælpe med at gøre en profitabel handel.

Begrænsninger af Forstærket Læring

• Kæmpe mængder data: Forstærket Læring kræver en stor mængde data og erfaring for at lære en optimal politik.
• Belønningsudnyttelse: Det er vigtigt at opretholde en balance mellem at udforske tilstanden, danne den optimale politik og udnytte den viden, der er erhvervet, for at øge belønningen. Agenten vil ikke nå det bedste resultat, hvis udforskningen er utilstrækkelig.
• Sikkerhed: Forstærket Læring rejser sikkerhedsbekymringer, hvis belønningsystemet ikke er designet og begrænset på en passende måde.

Markante Forskelle

I kort sagt, markante forskelle mellem Forstærket Læring og Dyb Læring er følger:

Dyb Forstærket Læring – Kombinationen

Dyb Forstærket Læring opstod som en ny teknik, der kombinerer Forstærket Læring og Dyb Læring metoder. Den seneste skakmotor, som f.eks. AlphaZero, er et eksempel på Dyb Forstærket Læring. I AlphaZero bruger dybe neurale netværk matematiske funktioner til, at agenten kan lære at spille skak mod sig selv.

Hvert år udvikler store spillere på markedet nye forsknings- og produkter på markedet. Dyb Læring og Forstærket Læring forventes at forbløffe os med nye metoder og produkter.

Ønsker du mere AI-relateret indhold? Besøg unite.ai.